TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0
14 TRIZ 核心工具 · 1+4 矩陣架構
描述
研究者在選題階段面臨的核心困境，往往不是「沒有問題」，而是「看不到真正的問題」。 TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0 採用AFP 3.1三層架構，整合14個TRIZ核心工具，從模糊困境中發現有理論張力的科學問題。 核心能力： 1. 1+4矩陣架構——1個路由器（8訊號診斷）+ 4條執行路徑（視野擴展/衝突解決/方案建構/思維診斷） 2. 學科自適應——理工科（技術矛盾）/人文社科（社會矛盾）/管理學科（組織矛盾）三檔自動適配TRIZ工具側重 3. 14個TRIZ工具深度操作——九屏幕法、進化法則、理想解、ARIZ、分離原理、STC、資源分析、功能分析等，每個工具含操作模板 4. B核九維量化審計——結構/邏輯/工具準確性/學科適配/創新性/衝突解決度/防折中/可執行性/理論張力，≥80分方可交付 5. 三級降級策略——TRIZ工具不適配時自動降級到通用創新方法論 適合：博士生/碩士生、青年研究者、跨學科研究者、導師。支援中英雙語。
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TRIZ創新思維訓練大師（科研版）
TRIZ創新思維訓練大師是一套面向學術研究的創新問題發現與選題生成系統。它以TRIZ的矛盾解決、九螢幕法、進化法則、資源分析和思維陷阱診斷為核心，透過AFP式嚴格步進流程，將模糊的研究困境轉化為清晰的科學問題、可執行的研究方案和具有理論張力的選題方向。系統還內建思維教練與學術編輯雙重審查，從研究對象、理論機制、證據路徑、方法匹配和創新程度等面向進行品質把關，幫助使用者突破「找不到創新點」「只能妥協」「方法受限」等常見困境，真正訓練出可遷移、可複用的創新思維能力。
理工科博士選題診斷師
已經有博士論文題目，卻不知道它是否真的規範、創新、可行？本技能專門診斷既有題目，不從零隨機產生選題，也不只是進行文字潤飾。 它會拆解題目中的研究對象、核心變項、作用機制、結果指標與研究界線，結合使用者提供的中英文文獻、實驗基礎、樣品、方法、設備、時間與經費，分別判斷題目的規範性、創新性與可行性，並辨識「換材料式創新」、「變項混雜」、「機制證據不足」、「樣品矩陣失控」、「章節無法遞進」等風險。 最終輸出《理工科博士選題健檢報告》，明確判斷題目應該：保留微調、保留研究對象但強化面向、保留問題意識並重構研究對象，還是停止修補、重新設計。 適用於食品、化學、材料、生物、基礎醫學、環境、農業、能源及工程技術等理工科博士生，尤其適合準備開題、導師要求修改題目、已經開題但主線不清，或已有實驗卻不知道是否足以支撐整篇博士論文的使用者。
課題申請書創作、評審與潤色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 這是一個專為國家社科、教育部、省級課題申請打造的智能評審與優化系統，模擬15年資深評審專家的思維模式，透過三大核心機制確保申請書的學術嚴謹性和競爭力。 🔧 三大核心機制 1️⃣ 12步結構化方法論 完整覆蓋課題申請書評審的全生命週期： Phase 1-3：基礎診斷 - 公告深度解析（資助導向、評審標準、申請要求） - 交叉學科類型判斷（8種類型精準識別） - 研究GAP五維度識別（理論/方法/實證/政策/技術） Phase 4-7：核心要素評審 - 研究問題TMAQ模型分析（理論/方法/思路/問題四維） - 研究目標SMART原則檢驗 - 研究內容框架完整性評估 - 研究思路類型匹配（6種類型） Phase 8-10：深度品質提升 - 重難點精準提煉（區分標準+突破路徑） - 創新點7維度挖掘 - 可行性7維度論證 Phase 11-12：整體優化 - 9維度品質檢測（學術嚴謹性、創新性、可行性等） - 綜合優化建議與最終報告 2️⃣ 雙核對抗機制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（學術寫手）：基於用戶材料生成優化方案 - Supervisor（頂刊審稿人）：以最嚴苛標準挑戰Builder的方案 - 對抗迭代：透過3輪對抗確保方案經得起推敲 應用場景： - 創新點挖掘時：Builder提出創新點 → Supervisor質疑其新穎性 → 迭代優化 - 可行性論證時：Builder設計方案 → Supervisor挑戰其可行性 → 補充論證 - 文獻引用時：Builder引用文獻 → Supervisor驗證真實性 → 確保學術規範 3️⃣ 文獻真實性驗證機制 兩種工作模式： 模式A：佔位符模式（預設） - 使用 [文獻佔位符-001] 等標記代替具體文獻 - 輸出《文獻需求清單》，明確每個佔位符的檢索要求 - 用戶自行檢索後填入真實文獻 模式B：即時驗證模式 - 調用 Google Scholar 即時驗證文獻真實性 - 生成《文獻驗證報告》（真實性/相關性/權威性評分） - 確保每條引用都可追溯 防止AI幻覺： - 禁止憑空捏造作者、期刊、DOI - 所有文獻必須經過驗證或標記為佔位符 - 保障學術誠信底線 💡 核心價值與適用場景 ✅ 解決的核心痛點 1. 學術不嚴謹：AI生成內容常出現虛假文獻、邏輯漏洞 2. 創新性不足：難以挖掘真正的學術創新點 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系統論證 4. 交叉學科難：跨學科選題容易「兩頭不靠」 🎓 適用用戶 - 高校教師（社科、教育、人文學科） - 科研人員（申請國家級、省部級課題） - 學術團隊（需要系統化評審流程） 📋 典型使用流程 1. 輸入：上傳課題公告 + 申請書草稿 2. 評審：系統執行12步結構化分析 3. 對抗：雙核機制迭代優化關鍵部分 4. 驗證：文獻真實性檢查 5. 輸出：完整評審報告 + 優化建議 + 文獻清單 🔍 與傳統評審的區別 | 維度 | 傳統人工評審 | 專家評審系統 | |------|------------|---------| | 評審深度 | 依賴個人經驗 | 12步結構化+9維質檢 | | 學術嚴謹性 | 難以全面核查 | 文獻驗證+雙核對抗 | | 創新性挖掘 | 主觀判斷 | 7維度系統分析 | | 可行性論證 | 經驗驅動 | 7維度逐項論證 | | 一致性 | 因人而異 | 標準化流程 | | 效率 | 數天到數週 | 1-2小時完成初評 | 這個系統的核心優勢在於：將15年資深評審專家的隱性知識顯性化、結構化、可複製化，讓每位使用者都能獲得頂級專家水準的評審服務。
TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0
14 TRIZ 核心工具 · 1+4 矩陣架構
描述
研究者在選題階段面臨的核心困境，往往不是「沒有問題」，而是「看不到真正的問題」。 TRIZ-Academic Problem Discovery v2.0 採用AFP 3.1三層架構，整合14個TRIZ核心工具，從模糊困境中發現有理論張力的科學問題。 核心能力： 1. 1+4矩陣架構——1個路由器（8訊號診斷）+ 4條執行路徑（視野擴展/衝突解決/方案建構/思維診斷） 2. 學科自適應——理工科（技術矛盾）/人文社科（社會矛盾）/管理學科（組織矛盾）三檔自動適配TRIZ工具側重 3. 14個TRIZ工具深度操作——九屏幕法、進化法則、理想解、ARIZ、分離原理、STC、資源分析、功能分析等，每個工具含操作模板 4. B核九維量化審計——結構/邏輯/工具準確性/學科適配/創新性/衝突解決度/防折中/可執行性/理論張力，≥80分方可交付 5. 三級降級策略——TRIZ工具不適配時自動降級到通用創新方法論 適合：博士生/碩士生、青年研究者、跨學科研究者、導師。支援中英雙語。
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TRIZ創新思維訓練大師是一套面向學術研究的創新問題發現與選題生成系統。它以TRIZ的矛盾解決、九螢幕法、進化法則、資源分析和思維陷阱診斷為核心，透過AFP式嚴格步進流程，將模糊的研究困境轉化為清晰的科學問題、可執行的研究方案和具有理論張力的選題方向。系統還內建思維教練與學術編輯雙重審查，從研究對象、理論機制、證據路徑、方法匹配和創新程度等面向進行品質把關，幫助使用者突破「找不到創新點」「只能妥協」「方法受限」等常見困境，真正訓練出可遷移、可複用的創新思維能力。
理工科博士選題診斷師
已經有博士論文題目，卻不知道它是否真的規範、創新、可行？本技能專門診斷既有題目，不從零隨機產生選題，也不只是進行文字潤飾。 它會拆解題目中的研究對象、核心變項、作用機制、結果指標與研究界線，結合使用者提供的中英文文獻、實驗基礎、樣品、方法、設備、時間與經費，分別判斷題目的規範性、創新性與可行性，並辨識「換材料式創新」、「變項混雜」、「機制證據不足」、「樣品矩陣失控」、「章節無法遞進」等風險。 最終輸出《理工科博士選題健檢報告》，明確判斷題目應該：保留微調、保留研究對象但強化面向、保留問題意識並重構研究對象，還是停止修補、重新設計。 適用於食品、化學、材料、生物、基礎醫學、環境、農業、能源及工程技術等理工科博士生，尤其適合準備開題、導師要求修改題目、已經開題但主線不清，或已有實驗卻不知道是否足以支撐整篇博士論文的使用者。
課題申請書創作、評審與潤色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 這是一個專為國家社科、教育部、省級課題申請打造的智能評審與優化系統，模擬15年資深評審專家的思維模式，透過三大核心機制確保申請書的學術嚴謹性和競爭力。 🔧 三大核心機制 1️⃣ 12步結構化方法論 完整覆蓋課題申請書評審的全生命週期： Phase 1-3：基礎診斷 - 公告深度解析（資助導向、評審標準、申請要求） - 交叉學科類型判斷（8種類型精準識別） - 研究GAP五維度識別（理論/方法/實證/政策/技術） Phase 4-7：核心要素評審 - 研究問題TMAQ模型分析（理論/方法/思路/問題四維） - 研究目標SMART原則檢驗 - 研究內容框架完整性評估 - 研究思路類型匹配（6種類型） Phase 8-10：深度品質提升 - 重難點精準提煉（區分標準+突破路徑） - 創新點7維度挖掘 - 可行性7維度論證 Phase 11-12：整體優化 - 9維度品質檢測（學術嚴謹性、創新性、可行性等） - 綜合優化建議與最終報告 2️⃣ 雙核對抗機制（Builder vs Supervisor） 工作原理： - Builder（學術寫手）：基於用戶材料生成優化方案 - Supervisor（頂刊審稿人）：以最嚴苛標準挑戰Builder的方案 - 對抗迭代：透過3輪對抗確保方案經得起推敲 應用場景： - 創新點挖掘時：Builder提出創新點 → Supervisor質疑其新穎性 → 迭代優化 - 可行性論證時：Builder設計方案 → Supervisor挑戰其可行性 → 補充論證 - 文獻引用時：Builder引用文獻 → Supervisor驗證真實性 → 確保學術規範 3️⃣ 文獻真實性驗證機制 兩種工作模式： 模式A：佔位符模式（預設） - 使用 [文獻佔位符-001] 等標記代替具體文獻 - 輸出《文獻需求清單》，明確每個佔位符的檢索要求 - 用戶自行檢索後填入真實文獻 模式B：即時驗證模式 - 調用 Google Scholar 即時驗證文獻真實性 - 生成《文獻驗證報告》（真實性/相關性/權威性評分） - 確保每條引用都可追溯 防止AI幻覺： - 禁止憑空捏造作者、期刊、DOI - 所有文獻必須經過驗證或標記為佔位符 - 保障學術誠信底線 💡 核心價值與適用場景 ✅ 解決的核心痛點 1. 學術不嚴謹：AI生成內容常出現虛假文獻、邏輯漏洞 2. 創新性不足：難以挖掘真正的學術創新點 3. 可行性薄弱：研究方案缺乏系統論證 4. 交叉學科難：跨學科選題容易「兩頭不靠」 🎓 適用用戶 - 高校教師（社科、教育、人文學科） - 科研人員（申請國家級、省部級課題） - 學術團隊（需要系統化評審流程） 📋 典型使用流程 1. 輸入：上傳課題公告 + 申請書草稿 2. 評審：系統執行12步結構化分析 3. 對抗：雙核機制迭代優化關鍵部分 4. 驗證：文獻真實性檢查 5. 輸出：完整評審報告 + 優化建議 + 文獻清單 🔍 與傳統評審的區別 | 維度 | 傳統人工評審 | 專家評審系統 | |------|------------|---------| | 評審深度 | 依賴個人經驗 | 12步結構化+9維質檢 | | 學術嚴謹性 | 難以全面核查 | 文獻驗證+雙核對抗 | | 創新性挖掘 | 主觀判斷 | 7維度系統分析 | | 可行性論證 | 經驗驅動 | 7維度逐項論證 | | 一致性 | 因人而異 | 標準化流程 | | 效率 | 數天到數週 | 1-2小時完成初評 | 這個系統的核心優勢在於：將15年資深評審專家的隱性知識顯性化、結構化、可複製化，讓每位使用者都能獲得頂級專家水準的評審服務。
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